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ROS 找C++算法源码的方法
在gmapping的launch文件中看到，type=“slam_gmapping”，这里的slam_gmapping是c++编译后的可执行文件。 如果想要修改gmapping算法，就需要找到slam_gmapping的c++源码。 但是这是用apt下载的包，是二进制类型的，没有下载出来源码。 如果想要找源码该怎么办？ <!-- Gmapping --> <noSLAM GMapping（7）粒子和轨迹
SLAM GMapping（7）粒子和轨迹 1. 粒子2. 轨迹3. 更新轨迹权重3.1. 粒子权重归一化3.2. 重置轨迹树3.3. 更新轨迹树权重 1. 粒子 在 《SLAM GMapping（4）SLAM处理器》 中粒子滤波更新的每个粒子都独立的记录了一条可能的机器人轨迹和环境地图 为了提高效率，GMapping设计了一种杉川雷达gmapping.launch文件，无里程计
<!-- Example launch file: uses laser_scan_matcher together with slam_gmapping --> <launch> #### set up data playback from bag ############################# <param name="/use_sim_time" value="flase"/> ####gmapping建图功能应用
Reference：《ROS机器人编程与算法指南第二章第七节》 gmapping是ROS中自带的建图功能包，安装ROS时已经默认安装gmapping。若未安装，则可以通过以下命令安装（可将melodic替换成自己的ROS版本） sudo apt-get install ros-melodic-slam-gmapping 接下来，我们需要下载激光雷达数据集到本ORB_SLAM与Gmapping对比
SLAM(Simultaneous localization and Mapping)是实现无人驾驶的关键技术。当车辆处在未知场景中时，需要依据传感器获取的信息完成自身定位和环境建图，然后在建好的地图上进行路径实时规划和车辆自主控制。 文章目录 一、ORB_SLAM算法方案二、Gmapping算法方案三、两种SLAM算7.2.1 导航实现01_SLAM建图
ROS入门 7.2.1 导航实现01_SLAM建图 《ROS入门-理论与实践》视频教程镇楼 SLAM算法有多种，当前我们选用gmapping，后续会再介绍其他几种常用的SLAM实现。 1.gmapping简介 gmapping 是ROS开源社区中较为常用且比较成熟的SLAM算法之一，gmapping可以根据移动机器人里程计数据和激turtlebot2 自主导航（机器人模拟gmapping的slam过程）
仿真环境 操作系统：ubuntu 16.04 ROS版本：kinetic Gazebo版本：Gazebo7.11.0 仿真机器人：turtlebot 前期准备： 0、安装完整版的ROS。 kinetic版的ROS安装完后自带Gazebo7.0，注意，不同版本的ROS推荐使用不同的gazebo，在kinetic版本的ROS下，推荐使用Gazebo7.x，建议安装与自己ROS版本对应的初始ROS之学习汇总
准研一，暑假在北京一家公司实习，初步学习ROS，在公司里测试了许多机器人，在这里汇总分享一下，实习了俩月虽然学到了满多东西，但觉得自己也不算完全入门，只是对ROS有了初步的了解，实习到现在我掌握的最重要的一个技能应该就是自主学习能力了，Github ros.wiki等网站的学习以及资料查询ROS入门教程9-SLAM
本教程系列全程参考ROS机器人操作系统入门 SLAM Simutaneous Localization And Mapping 同步定位和建图 移动机器人任务 工具包 Map 结构信息 GMapping工具包 Karto slam包[ROS] Chinese MOOC || Chapter-9.2 Gmapping SLAM package 9.3 Karto SLAM
此处有两个map，一个是tf图里的frame，一个是topic（地图） Karto相比gmapping比较老，但仍旧效果不差